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為了實現(xiàn)報刊社所有用戶靜態(tài)信息和行為信息的全面分析，并在此基礎(chǔ)上借助推薦引擎提供個性化的服務(wù)，需要建立一個數(shù)據(jù)適應(yīng)能力強、處理高效、運行穩(wěn)定的用戶資產(chǎn)管理子平臺。該平臺能從各個媒體傳播渠道搜集的讀者用戶的靜態(tài)信息和用戶行為信息進行匯集和整理，基于海量用戶特征和挖掘技術(shù)對用戶建立標簽化信息全景，形成360°用戶畫像完善的數(shù)據(jù)管理及輸出流程，滿足個性化推薦服務(wù)等多種業(yè)務(wù)應(yīng)用的需要。

方案內(nèi)容方案優(yōu)勢用戶價值最佳實踐

方案內(nèi)容

用戶行為收集

產(chǎn)品運營分析

用戶分群畫像

內(nèi)容精準推薦

建立基于登錄用戶和非登錄用戶的兩套閱讀行為點擊收集服務(wù)，提供給報社旗下的線上傳播渠道使用，主要包含新聞網(wǎng)站、新聞APP、微信小程序、數(shù)字報刊、微網(wǎng)站等形態(tài)，進而采集相應(yīng)的點擊行為數(shù)據(jù)。對登錄用戶和非登錄用戶建立統(tǒng)一標準的唯一用戶標識，并能夠準確處理登錄用戶在多個不同接觸點登錄的情形。

1. 用戶閱讀行為包括用戶在新聞網(wǎng)站、新聞APP、微信小程序、數(shù)字報刊、微網(wǎng)站上的各種瀏覽行為，閱讀行為數(shù)據(jù)包括：點擊數(shù)據(jù)、站內(nèi)搜索數(shù)據(jù)、閱讀停留時間數(shù)據(jù)、來源網(wǎng)站數(shù)據(jù)、收藏數(shù)據(jù)、轉(zhuǎn)評贊數(shù)據(jù)等。

2. 用戶閱讀行為的收集采用兩種方法：js嵌碼、SDK；其中嵌碼適用于Web頁面，包括新聞網(wǎng)站、微信小程序、數(shù)字報刊、微網(wǎng)站形態(tài)的產(chǎn)品；SDK則適用于蘋果/安卓APP形態(tài)的產(chǎn)品。

3. 登錄用戶、非登錄用戶行為收集的差異：登錄用戶的行為數(shù)據(jù)收集，在流程上和非登錄用戶完全相同，主要區(qū)別是登錄用戶的行為數(shù)據(jù)，在嵌碼或者調(diào)用SDK時，同時要調(diào)用特定的方法告知登錄用戶標識（一般是登錄名而非用戶真實姓名，網(wǎng)站/App等根據(jù)自身的情況來定）的信息。

從互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)視角引導(dǎo)服務(wù)媒體傳播平臺建設(shè)與發(fā)展，通過對新聞網(wǎng)站、新聞APP、微信小程序、數(shù)字報刊、微網(wǎng)站等傳播平臺用戶基礎(chǔ)行為數(shù)據(jù)、用戶忠誠度指數(shù)、傳播影響力指數(shù)、安全指數(shù)及與社交媒體的融合度分析，推動和促進傳播平臺的影響力擴大、輿情把控能力增強及新媒體應(yīng)用能力顯著提升。

平臺可實現(xiàn)各傳播渠道進行實時數(shù)據(jù)分析、訪客流量分析、用戶留存分析、來源分析、受訪分析等分析模型：

1、實時數(shù)據(jù)分析：支持對用戶實時訪問走勢、今日用戶概覽、用戶實時行為、訪問來源、活躍網(wǎng)頁進行分析。包括但不限于實時熱點操作、實時行為：訪問用戶實時走勢、今日用戶概覽、用戶實時行為、訪問來源、活躍網(wǎng)頁。

2、訪客流量分析：分析站點的用戶訪問趨勢、時長比例、訪問明細等；

3、用戶來源分析：分析用戶流量的來源渠道，包括直接訪問、外部鏈接導(dǎo)流、社交媒體引流、搜索引擎引流等，支持對搜索引擎引流的搜索詞進行統(tǒng)計排行，幫助運營人員優(yōu)化用戶引流策略。

4、站點受訪分析：站點受訪分析包括點擊熱力圖、受訪頁面排行、受訪欄目排行等，幫助運營人員快速掌握多數(shù)用戶的使用習(xí)慣和內(nèi)容偏好。

5、用戶留存分析：留存分析是一種用來分析用戶參與情況/活躍程度的分析模型，考查進行初始行為后的用戶中，有多少人會進行后續(xù)行為。這是衡量產(chǎn)品對用戶價值高低的重要指標。

對具有某屬性或者某些行為特征的用戶進行群體特征分析。通過用戶分群，快速找到用戶行為的共性，分析不同用戶群的使用情況。通過用戶標簽體系的建設(shè)，可對用戶群體和單個用戶進行標簽畫像，可細查單個用戶的行為畫像，回溯其歷史行為，分析用戶流失和轉(zhuǎn)化。

用戶標簽體系是建立用戶畫像的基礎(chǔ)，用戶標簽體系覆蓋用戶人口屬性、用戶閱讀偏好、用戶行為偏好、用戶上網(wǎng)習(xí)慣等方面。

1、內(nèi)容標簽體系建設(shè)：

對新聞內(nèi)容進行標簽刻畫。采取機器學(xué)習(xí)的相關(guān)算法來實現(xiàn)，即針對一系列給定的標簽，對每篇新聞內(nèi)容的特征標簽進行自動化提取，作為每篇新聞稿件的標簽，得到每篇新聞的媒體內(nèi)容畫像。

2、基于用戶和內(nèi)容標簽關(guān)聯(lián)的內(nèi)容推薦：

可以基于用戶標簽體系和內(nèi)容標簽體系進行匹配，分析不同用戶群體的閱讀偏好，進而形成用戶閱讀行為數(shù)據(jù)庫。

系統(tǒng)實時更新用戶行為軌跡的記錄，以自動更新用戶的偏好與多維語義特征，實現(xiàn)為用戶推薦用戶感興趣的信息。

用戶行為收集

產(chǎn)品運營分析

平臺可實現(xiàn)各傳播渠道進行實時數(shù)據(jù)分析、訪客流量分析、用戶留存分析、來源分析、受訪分析等分析模型：

2、訪客流量分析：分析站點的用戶訪問趨勢、時長比例、訪問明細等；

用戶分群畫像

用戶標簽體系是建立用戶畫像的基礎(chǔ)，用戶標簽體系覆蓋用戶人口屬性、用戶閱讀偏好、用戶行為偏好、用戶上網(wǎng)習(xí)慣等方面。

內(nèi)容精準推薦

1、內(nèi)容標簽體系建設(shè)：

2、基于用戶和內(nèi)容標簽關(guān)聯(lián)的內(nèi)容推薦：

可以基于用戶標簽體系和內(nèi)容標簽體系進行匹配，分析不同用戶群體的閱讀偏好，進而形成用戶閱讀行為數(shù)據(jù)庫。

系統(tǒng)實時更新用戶行為軌跡的記錄，以自動更新用戶的偏好與多維語義特征，實現(xiàn)為用戶推薦用戶感興趣的信息。

方案優(yōu)勢

數(shù)據(jù)采集全面

可采集頁面瀏覽行為的粒度數(shù)據(jù)，所有頁面元素級行為數(shù)據(jù)。

功能全面

通過用戶留存、內(nèi)容瀏覽、點擊、用戶忠誠度、用戶閱讀習(xí)慣等各類數(shù)據(jù)統(tǒng)計，全面分析用戶使用情況和體驗。

全端適用

支持對新聞網(wǎng)站、新聞APP、微信小程序、數(shù)字報刊、微網(wǎng)站的用戶行為數(shù)據(jù)進行采集、分析和畫像。

可本地化部署

部署方式靈活，支持多種部署方式，對于大規(guī)模項目可支持私有化部署，幫助企業(yè)搭建數(shù)據(jù)倉庫，積累數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

開放接口

提供數(shù)據(jù)接口，可用于大屏展示。

用戶價值

自定義留存分析

留存是反映任何一款產(chǎn)品健康度的高級指標，無論是運營好壞、產(chǎn)品功能設(shè)計如何，最終都可以通過留存衡量整體的情況，貼合產(chǎn)品業(yè)務(wù)本身去衡量留存，精細化評估產(chǎn)品健康度，讓留存數(shù)據(jù)更有價值和指導(dǎo)意義。

精細化渠道質(zhì)量評估

如何評估媒體產(chǎn)品運營質(zhì)量，需要基于用戶行為并且貼合業(yè)務(wù)去評估，一款產(chǎn)品，通過不同渠道帶來的用戶，查看了內(nèi)容詳情的有多少，參與互動的有多少，哪些用戶有邀請行為，最后留存最高的是哪個渠道，再結(jié)合渠道投入，計算ROI。

產(chǎn)品分析（路徑轉(zhuǎn)化/漏斗分析、找到媒體產(chǎn)品改進關(guān)鍵點、找到促進核心轉(zhuǎn)化的相關(guān)因素、Aha moment等）

路徑轉(zhuǎn)化/漏斗分析：關(guān)注核心轉(zhuǎn)化，比如注冊轉(zhuǎn)化、購買轉(zhuǎn)化，從而優(yōu)化流失節(jié)點，優(yōu)化行為路徑設(shè)計；找到產(chǎn)品改進關(guān)鍵點：用數(shù)據(jù)量化產(chǎn)品核心功能，讓產(chǎn)品迭代排期更科學(xué)，部門配合更高效；找到促進核心轉(zhuǎn)化的相關(guān)因素：挖掘促進用戶觸發(fā)核心行為的關(guān)鍵行為，比如可促進用戶實現(xiàn)內(nèi)容訂閱的某些因素，找到相關(guān)行為做優(yōu)化或運營激勵； Aha moment（驚艷一刻）：快速執(zhí)行，超出用戶預(yù)期，讓產(chǎn)品指數(shù)級增長。

精準服務(wù)（用戶分群、用戶分層、活動質(zhì)量評估）

通過用戶點擊閱讀行為、搜索行為、點擊關(guān)注、互動行為等這些行為以及行為觸發(fā)的人、時間、頻次了解用戶最近在關(guān)注什么、對哪一類商品感興趣、對哪一類文章感興趣、哪種理財偏好。用行為維度和屬性維度共同去定位用戶在媒體產(chǎn)品的生命周期以及真實生活場景中的角色。內(nèi)容運營更精準，用戶體驗更佳。

最佳實踐

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